## Kepatuhan terhadap Pedoman Aktivitas Fisik WHO pada Anak Usia Dini : Evaluasi dengan Metode Machine learning
Akhmad Faizal Ramdhan 1) , Adang Suherman 2) , Jajat 3)* , Kuston Sultoni 4) , Imas Damayanti 5) , Yati Ruhayati 6)
1), 2), 3), 4), 5) dan 6) Universitas Pendidikan Indonesia E-mail : 1) faizal797@upi.edu, 2) adangsuherman@upi.edu, 3) jajat_kurdul@upi.edu,
4) kuston.sultoni@upi.edu, 5) imas_d@upi.edu, 6) yatiruhayati@upi.edu

## ABSTRAK
Studi  ini  berupaya  untuk  mengevaluasi  dan  mengukur  tingkat  aktivitas  fisik  anak  usia  dini sejalan dengan pedoman Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), menggunakan teknik klasifikasi machine learning pada data yang diperoleh dari kuesioner. Menyadari pentingnya aktivitas fisik di tahun-tahun formatif, penelitian ini bertujuan untuk menilai kepatuhan terhadap ambang batas aktivitas  yang  direkomendasikan  WHO  pada  anak  usia  dini.  Metodologi  ini  mengintegrasikan kuesioner  komprehensif  yang  mengungkap  beragam  aspek  pola  aktivitas  fisik  anak  usia  dini, yang  mencakup  durasi,  intensitas,  dan  jenis  aktivitas  yang  dilakukan  dalam  berbagai  situasi. Sebanyak  99  orang  tua  siswa  melaporkan  aktivitas  keseharian  anak  mereka  yang  berusia  4 sampai  5 tahun  (M =  4,59±0,41).  Dengan  memanfaatkan  model  klasifikasi  algoritma machine learning  decision  tree ,  penelitian  ini  memproses  data  yang  dikumpulkan  untuk  membedakan pola  dan  mengklasifikasikan  tingkat  aktivitas  berdasarkan  kriteria  WHO.  Hasilnya menunjukkan,  indikator  waktu  aktivitas,  waktu  tidur  dan  waktu  bermain  menjadi  indikator penentu decision  tree dalam  mengklasifikasi  kepatuhan  anak  usia  dini  terhadap  rekomendasi aktivitas  fisik  WHO.  Lebih  lanjut, machine  learning  decision  tree sangat  efektif  dalam mengevaluasi dan mengklasifikasikan kepatuhan aktivitas fisik anak usia dini dengan performa akurasi  90%.  Efektivitas  pendekatan machine  learning  decision  tree dalam  mengevaluasi  dan mengkategorikan  tingkat  aktivitas  fisik  anak  usia  dini  secara  akurat,  menyoroti  bidang-bidang potensial  untuk  intervensi  dan  strategi  yang  ditargetkan  untuk  meningkatkan  kepatuhan terhadap  aktivitas  fisik  yang  direkomendasikan  oleh  WHO.  Metodologi  ini  menawarkan instrumen yang menjanjikan bagi para profesional kesehatan, pembuat kebijakan, dan pendidik untuk  lebih  memahami  dan  mengatasi  perilaku  aktivitas  fisik  anak  usia  dini,  sehingga berkontribusi terhadap promosi gaya hidup sehat sejak usia dini.

## Kata kunci : artificial intelligence; gaya hidup aktif; perilaku sedentari

## ABSTRACT
This study aimed to evaluate and measure the physical activity levels of young children in line with  World  Health  Organization  (WHO)  guidelines,  using  machine  learning  classification techniques  on  data  obtained  from  questionnaires.  Recognizing  the  importance  of  physical activity in the formative years, this study aimed to assess compliance with WHO recommended activity  thresholds  in  early  childhood.  This  methodology  integrates  a  comprehensive questionnaire  that  reveals  various  aspects  of  early  childhood  physical  activity  patterns, including duration, intensity and types of activities performed in various situations. A total of 99 parents  reported  the  daily  activities  of  their  children  aged  4  to  5  years  (M=  4,59±0,41).  By utilizing  a  machine  learning  decision  tree  algorithm  classification  model,  this  research processes the collected data to distinguish patterns and classify activity levels based on WHO criteria.  The  results  shows  that  indicators  of  activity  time,  sleep  time  and  play  time  are  the determining  indicators  for  the  decision  tree  in  classifying  young  children's  compliance  with
Jurnal Pendidikan Kesehatan Rekreasi
Vol. 10, No. 1, Hal. 184-195, Januari 2024
Penulis Korespondensi : Jajat, Universitas Pendidikan Indonesia E-mail : jajat_kurdul@upi.edu
Jurnal Pendidikan Kesehatan Rekreasi berlisensi di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
WHO  physical  activity  recommendations.  Furthermore,  machine  learning  decision  trees  are very effective in evaluating and classifying physical activity compliance in early childhood with an  accuracy  performance  of  90%.  The  effectiveness  of  the  machine  learning  decision  tree approach  in  accurately  evaluating  and  categorizing  early  childhood  physical  activity  levels, highlights  potential  areas  for  targeted  interventions  and  strategies  to  increase  adherence  to WHO  recommended  physical  activity.  This  methodology  offers  a  promising  instrument  for health  professionals,  policy  makers,  and  educators  to  better  understand  and  address  early childhood physical activity behavior, so that contributing to the promotion of healthy lifestyles from an early age.
Keywords : artificial intelligence; active life style; sedentary behavior

## PENDAHULUAN
Dewasa ini perkembangan teknologi yang  semakin  canggih  dan  modern, sudah  menjadi  bagian  yang  tidak terpisahkan dari kehidupan manusia baik anak-anak maupun orang dewasa. Berdasarkan hasil kajian Asosiasi Pengguna Jasa Internet Indonesia (APJII)  bahwa  sebanyak  215.626.156 jiwa  dari  total  populasi  penduduk Indonesia  yang  berjumlah  275.773.901
jiwa  atau  sekitar  78,19%  pada  periode 2023 merupakan pengguna aktif
smartphone (Yati,  2023) .  Sementara  itu survei Komisi Perlindungan Anak Indonesia  terdapat  sekitar  71,3%  anak usia  sekolah  yang  memiliki  gadget, dimana  52%  digunakan  untuk  chatting dengan  teman,  52%  menonton  youtube, 50%  mencari  informasi,  42%  bersosial media  dan  lainnya.  Ketersediaan  dan kemudahan  teknologi  tersebut  tentunya memberikan  banyak  dampak  positif, namun  demikian  juga  tidak  sedikit memberikan dampak negatif.
Dampak  positif  kemajuan  teknologi antara  lain  memudahkan  anak-anak dalam mengasah kreativitas dan kecerdasan.  Beragam  aplikasi  digital seperti  mewarnai,  belajar  membaca,  dan menulis huruf yang
tentunya
memberikan dampak positif bagi perkembangan otak hanya dengan
memanfaatkan  tablet  sebagai  sarana belajar. Anak-anak menjadi lebih bersemangat untuk belajar karena aplikasi semacam ini biasanya dilengkapi dengan animasi yang
menarik,  warna  yang  cerah,  serta  lagu- lagu  yang  ceria.  Selain  itu,  kemampuan berimajinasi  membantu  pola  pikir  anak dalam  mengatur  kecepatan  bermain, mengolah strategi dalam permainan, dan membantu  meningkatkan  kemampuan otak kanan anak (Christensen & Knezek,
2002) . Perkembangan teknologi dan informasi  juga  memberikan  dampak terhadap anak-anak. Dengan perkembangan teknologi informasi, anak-anak  sekarang  ini  rasanya  jauh lebih  “sadar  teknologi”  dibanding generasi-generasi di belakangnya (Hatch,  2011) .  Hal  tersebut  menjadikan anak  usia  dini  memiliki  rasa  ingin  tahu, dan  kemaun  belajar  yang  sangat  tinggi khususnya pada masa kanak-kanak awal. Anak  usia  dini  memiliki  karakteristik dan dunia sendiri yang jauh berbeda dari orang  dewasa.  Anak  selalu  aktif, antusias,  dinamis,  dan  memiliki  rasa ingin tahu terhadap apa yang dilihat dan didengarnya,  seolah-olah  tidak  pernah berhenti  belajar (Kale  &  Rey,  2017) . Tetapi dibalik kelebihan tersebut
terdapat  dampak  buruk  yaitu  bagi  daya
kembang  anak  yang  disebabkan  oleh radiasi  di  dalam  gadget  yang  dapat merusak  jaringan  syaraf  dan  otak  anak bila  anak  sering  menggunakan  gadget (Al  Sagr  &  Al  Sagr,  2020) .  Dampak buruk  lainnya  bagi  daya  aktif  anak  dan kemampuan  anak  untuk  berinteraksi dengan orang lain. Anak menjadi kurang interaktif  dan  lebih  suka  sendiri  dengan zona nyamannya bersama gadget. Sehingga menimbulkan sikap
individualis  pada  anak  dan  kurangnya sikap  peduli  terhadap  sesama  baik terhadap orang tua teman, maupun orang lain.  Selain  itu  anak  lebih  mudah terserang  penyakit  karena  kurangnya aktivitas fisik.
Aktivitas  fisik  pada  anak  usia  dini menjadi faktor penting untuk menunjang tumbuh  kembang  anak.  Karena  pada masa  ini  anak  mengalami  masa  golden age atau masa keemasan. selama 24 jam sehari,  anak-anak  prasekolah  (berusia  3- 4  tahun)  melakukan  setidaknya  180 menit aktivitas fisik, yang mana setidaknya  60  menitnya  harus  dalam intensitas  sedang  hingga  kuat  (MVPA), menghabiskan  waktu  tidak  lebih  dari  1 jam  di  depan  layar  (misalnya  menonton televisi, menggunakan tablet atau smartphone  sambil  duduk),  dan  tidur berkualitas  selama  10-13  jam  per  hari (Okely  at  al.,  2021; WHO,  2021) . Namun  seiring  perkembangan  zaman dimana  teknologi  sudah  digunakan  di berbagai tingkat usia terkhusus anak usia dini,  menjadikan  anak  malas  bergerak karena  ketergantungan  terhadap  gadget. Kurangnya  aktivitas  fisik  memiliki dampak  negatif  pada  sistem  kesehatan, lingkungan, pembangunan ekonomi, kesejahteraan  masyarakat  dan  kualitas hidup dan dapat mempengaruhi kepercayaan  diri,  bahkan  menimbulkan
konsep  diri  negatif  dalam  kegiatan  fisik (Mirza,  2017) .  Sedangkan  melakukan aktivitas  fisik  secara  teratur  terbukti membantu  mencegah  dan  mengelola penyakit  tidak  menular  seperti  penyakit jantung,  stroke,  diabetes,  dan  beberapa jenis kanker. Ini juga membantu mencegah  hipertensi,  menjaga  berat badan yang sehat dan dapat meningkatkan kesehatan mental, kualitas hidup dan kesejahteraan ( WHO, Phisical Activity , 2022) . Hasil  penelitian  sebelumnya  yang telah membuktikan bahwa anak usia dini pada zaman ini sedang mengalami krisis aktivitas fisik karena penggunaan teknologi yang menjadi kebiasaan dalam kehidupan sehari-harinya menjadi
perhatian dunia terutama para peneliti di bidang  ilmu  teknologi,  kesehatan,  dan aktifitas  fisik (Biddle  et  al.,  2004) . Perhatian  dunia  tersebut  menjadikan penelitian  dalam  bidang  aktifitas  fisik sangat  menarik  untuk  dibahas  terutama pada anak usia dini untuk
keberlangsungan hidup kedepannya. Tidak dapat dipungkiri dengan
perkembangan  zaman  ini  teknologi sudah masuk dan menjadi bagian penting dalam  kehidupan  sehari-hari,  begitupun para  peneliti  khususnya  dalam  bidang aktivitas  fisik  saat  ini  sudah  mulai memanfaatkan  kecanggihan  teknologi dengan  kecerdasan  buatan  ( artificial intelligence )  pada  cabang machine learning yang digunakan untuk menganalisis prediksi, klasifikasi,
kuantifikasi,  dan  lainnya  pada  sumber data  dan  instrument  yang  berbeda (Horvitz & Mulligan, 2015) . Penggunaan machine  learning ini membantu para peneliti membuat sistem ataupun  alogaritma  untuk  melihat  hasil atupun  prediksi  sesuai  dengan  sumber
data  dan  instrument  yang  digunakan. Jumlah  data  dan  penggunaan  instrument kuesioner akan sangat berpengaruh pada hasil  atau  prediksinya  karena  semakin banyak  data  maka  akurasi  pada  sistem algoritma akan semakin akurat, begitupun dengan penggunaan kuesioner yang  berbeda  maka  hasilnya  akan bervariatif (Batta, 2018) . Aplikasi machine  learning dapat  membuat  pola
dan  fitur  tertentu  berdasarkan  jumlah data  dan  tujuan  hasilnya.  Hal  ini membuktikan bahwa penggunaan
machine  learning dapat  sangat  berguna dalam  memprediksi  aktivitas  fisik  pada anak  usia  dini.  Melihat  dari  penelitian sebelumnya pembahasan mengenai penggunaan machine  learning ini  sudah dilakukan  dengan  sumber  data  dan instrument  yang  berbeda (Lima  et  al., 2016) .
Di  Indonesia  penelitian  mengenai pengklasifikasian  aktivitas  fisik  pada anak  usia  dini  menggunakan machine learning lebih  mudah  dilakukan  dengan instrumen kuesioner, selain pendataannya  yang  dapat  dilakukan diberbagai penjuru di
Indonesia, pengisian  kuesionerpun  dapat  dilakukan dalam waktu bersamaan dan jumlah data yang didapat kemungkinan lebih banyak dibanding menggunakan instrument lain, namun  kelemahan  pada  instrument  ini data yang di masukan belum tentu akurat karena  dapat  terjadi  human  error  atau kesalahan  pada  pihak  orang  tua  yang mengisi  data  tidak  sesuai  dengan aktivitas  anak  yang  dilakukan  pada beberapa  hari  kebelakang (Lamb  & Brodie,  1990) .  Berdasarkan  kelemahan pada  penelitian  sebelumnya  membuat saya  lebih  tertarik  untuk  menutup kecilnya kelemahan tersebut dan
membuat
pembaruan
dalam pengklasifikasian  aktivitas  fisik  pada anak  usia  dini,  sehingga  pada  penelitian ini saya akan menganalisis aktivitas fisik usia  dini  dengan  menggunakan machine learning dengan  sumber  data  kuesioner, dengan tujuan memberikan hasil ataupun prediksi yang akurat (Garcia-Chimeno et al., 2017) .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode machine  learning yang  merupakan bagian  dari Artificial  Intelligence (AI). Sebagaimana  tujuan  penelitian,  metode machine  learning digunakan  untuk mengklasifikasi kepatuhan aktivitas fisik pada  anak  usia  dini  terhadap  pedoman dari WHO.
Data  penelitian  ini  dikumpulkan melalui  survei  orangtua  dengan  mengisi kuesioner di Jawa Barat pada tahun 2020 hingga  2021.  Partisipan  yang  terlibat sebanyak  156  orang  yang  melibatkan orang  tua  di  beberapa  Taman  Kanak- Kanak  (TK)  dan  Pendidikan  Anak  Usia Dini  (PAUD).  Hasil  screening  terhadap data  yang  terkumpul,  diperoleh  99 jumlah  data  anak  usia  dini,  yang berumur 4 sampai 5 tahun (rata-rata usia 4,59±0,41).
Nilai  total  aktvitas  fisik  dihitung dengan  satuan Metabolic  Equivalent  of Task (METs).  METs  adalah  sebuah  unit yang digunakan untuk mengukur intensitas  aktivitas  fisik  seseorang  yang mengacu  pada  jumlah  energi  yang dibutuhkan  oleh  tubuh  saat  melakukan suatu  aktivitas  tertentu.  Rumus  METs- menit/minggu  =  METs  Level  (jenis aktivitas)  X  Jumlah  Menit  Aktivitas  X Jumlah hari/minggu.
Tabel 1 Kategori METs Kategori METs (Menit/Minggu) Berat ≥ 3000 Sedang ≥ 600 Ringan < 600 Pada tahap awal dilakukan screening  data,  penyaringan  jawaban responden  yang  tidak  lengkap,  tidak relevan, atau tidak sah akan diidentifikasi  dan  dihapus  jika  tidak sesuai  kriteria.  Kemudian  melakukan validasi  dan  verifikasi,  pada  proses  ini dilakukan  penyaringan  jawaban  dari responden  yang  dapat  di  verifikasi dengan  pertanyaan  untuk  memastikan keakuratan jawaban dan keabsahan data. Tahapan  kedua  yaitu  kodifikasi,  proses modifikasi  jawaban  responden  pada kuesioner, dari data berbentuk kualitatif, seperti jawaban naratif/deskriptif, menjadi  data  yang  dapat  diukur  secara kuantitatif  atau  pengkodean  seperti variabel yang dapat dihitung atau diukur dalam  bentuk  angka  atau  kategori. Selanjutnya  menentukan  jumlah  METs yang  sesuai  dengan  jenis  aktivitas  dan tingkat  intensitas  responden  dilanjutkan dengan  mengkategorikan  aktivitas  fisik sesuai  dengan  tingkat  intensitas  melalui machine learning.
Parent questionnaire
physical
activity (PQPA) digunakan untuk memperoleh informasi mengenai aktivitas  keseharian pada anak usia dini. PQPA  ini  dikembangkan  oleh  tim Sunrise Study Australia, yang bekerjasama  dengan  beberapa  negara termasuk Indonesia khususnya kelompok
bidang  keilmuan  aktivitas  fisik  pada program studi ilmu keolahragaan
Universitas Pendidikan Indonesia. Orang tua  diminta  untuk  melaporkan  aktivitas anak mereka sesuai dengan yang diminta pada kuesioner. Dalam menentukan klasifikasi memenuhi  dan  tidaknya  aktivitas  fisik pada anak usia dini, WHO guidelines on physical activity and sedentary
behaviour dijadikan rujukan utama. Pada tahap  ini,  data  yang  terkumpul  dari responden  selanjutnya  di screening dan diberikan  label  sesuai  dengan  pedoman dari  WHO.  Adapun  klasifikasi  label yang diberikan yaitu memenuhi rekomendasi ( meet guidelines ) dan tidak memenuhi rekomendasi ( not meet guidelines ).
Metode  algoritma machine  learning yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi aktivitas  fisik  anak  usia  dini  dalam penelitian  ini  yaitu decision  tree . Sebagaimana  penelitian  terdahulu  yang mengungkapkan  bahwa decision  tree merupakan  salah  satu  algoritma  paling baik  dalam  mengklasifikasi.  Adapun software  Rapidminer digunakan  untuk analisis  data.  Berikut  ini  adalah  gambar tahap  proses  analisis  yang  dilakukan pada software  Rapidminer pada  gambar
1.

## Gambar 1 Proses Analisis Decision Tree dengan Rapidminer
Hasil  dari  screening  data,  sebanyak 99  data  responden  dinyatakan  dapat dilanjutkan  untuk  dilakukan  pengolahan dan  analisis.  Selanjutnya  data  dibagi menjadi  80%  data  latih  yaitu  sebanyak 79  data,  dan  20%  data  uji  sebanyak  20 data sesuai dengan ketentuan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagaimana ketentuan
pada
supervised machine learning bahwa data yang  olah  dan  dianalisis  harus  terdiri atas  data  latih  dan  data  uji.  Oleh  karena itu  tahap  awal  analisis  yaitu  membagi data  aktivitas  fisik  anak  usia  dini menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih  dan data  uji.  Adapun  jumlah  data  latih  yang
digunakan dalam penelitian ini sebanyak 79  data  yaitu  data  yang  telah  melalui screening. Adapun jumlah data untuk tes yaitu sebanyak 20 dataset. Data latih dan data  tes  dapat  dilihat  sebagaimana  pada tabel  1  dan  tabel  2,  input  dari  software Rapidminer.
Variabel  yang  menjadi  label  yaitu memenuhi  rekomendasi  aktivitas  ( meet guideline )  fisik  dari  WHO  atau  tidak. Adapun  atribut  yang  digunakan  untuk mengklasifikasi  rekomendasi  tersebut yaitu  gender,  tempat  tinggal,  waktu aktivitas  fisik,  waktu  bermain,  waktu duduk,  dan  waktu  tidur  anak  usia  dini yang  dilaporkan  oleh  orang  tua  melalui kuesioner.

## Gambar 3

## Tabel Dataset Tes untuk Klasifikasi Aktivitas Fisik Anak Usia Dini
Algoritma machine learning decision tree menghasilkan pohon keputusan  sebagai  model  dari  data  latih. Adapun hasil pohon keputusan sebagaimana  pada  gambar  2,  di  mana root atau  akar  yang  paling  atas  paling atas  yaitu  waktu  aktivitas  fisik  (PA Time).  Berdasarkan  pohon  keputusan yang  dihasilkan  maka  untuk  melihat apakah aktivitas fisik pada anak usia dini memenuhi  rekomendasi  WHO  atau tidak,  yang  pertama  dilihat  dari  waktu aktivitas fisinya. Jika waktu aktivitasnya lebih dari 140 menit per-hari maka anak usia  dini  diklasifikasikan  memenuhi rekomendasi  aktivitas  fisik  dan  perilaku
sedentari dari WHO. Jika waktu aktivitas fisiknya  kurang  dari  atau  sama  dengan 140  menit  perhari,  maka  harus  dilihat jumlah  waktu  tidurnya.  Jika  waktu tidurnya  kurang  dari  705  menit  per-hari maka  diklasifikasikan  tidak  memenuhi rekomendasi  WHO,  tetapi  jika  waktu tidurnya lebih dari 705 menit perhari dan waktu  bermainnya  lebih  dari  105  menit perhari maka diklasifikasikan memenuhi rekomendasi  dari  WHO.  Sementara  itu jika waktu tidurnya lebih dari 750 menit perhari  tetapi  waktu  bermainnya  kurang dari atau sama dengan 105 menit perhari maka  diklasifikasikan  tidak  memenuhi rekomendasi WHO.

## Gambar 4 Pohon Keputusan Klasifikasi Guideline Aktivitas Fisik WHO
Setelah dihasilkan pohon keputusan, langkah  selanjutnya  adalah  menguji algoritma  pohon  keputusan  tersebut dengan  menggunakan  data  uji.  Adapun hasil  pengujiannya  sebagaimana  tertera pada  tabel  3  output  dari  Rapidminer diketahui bahwa ada beberapa daya yang
berbeda antara klasifkasi dengan
prediksi decision  tree yang  dihasilkan.
Sebagai  contoh  pada  kolom  baris  no.7 label data uji sebenarnya diklasifikasikan
No, namun demikian algoritma mengklasifikasikannya Yes. Gambar 5

## Tabel Data Hasil Pengujian Algoritma Machine learning Decision Tree
Langkah selanjutnya untuk
mengukur  performa  atau  kemampuan
dari algoritma  decision  tree yang  telah dihasilkan,  maka  dilakukan  pengukuran
akurasi.  Pengukuran ini dilakukan untuk menguji  berapa  banyak  data  yang berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar oleh algoritma machine learning
decision  tree .  Akurasi  ini  menjadi
patokan  mengenai  bagaimana  performa dari algoritma machine learning.
Semakin  tinggi  akurasi,  maka  akan semakin banyak data yang diklasifikasikan dengan benar.

## Gambar 6 Tabel Confusion Matrix Hasil Pengujian Performa Akurasi Decision Tree Machine learning
Hasil  pengujian performace  vector sebagaimana  pada  tabel  4  diketahui bahwa  dari  sembilan  data  sebenarnya yang  diklasifikasikan  No,  delapan  data diklasifikasikan  sesuai  dan  satu  data diklasifikasi  oleh machine  learning ke dalam  Yes  dengan  persentase  88,89%. Selanjutnya dari 11 data yang sebenarnya diklasifikasikan Yes, 10 data diklasifikasikan  benar  dan  satu  data diklasifikasikan  salah  yaitu  No,  dengan akurasi  90,91%.  Total  akurasi  secara keseluruhan  dari  performa  akurasi  dari klasifikasi  algoritma  decision  tree  yaitu 90%. Dilihat dari performa akurasi maka dapat dinyatakan bahwa machine
learning algoritma decisin tree memiliki akurasi cukup baik dalam mengklasifikasi kesesuaian aktivitas fisik.
Tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasi aktivitas fisik pada anak usia dini berbasis data kuesioner dengan menggunakan  metode machine  learning algoritma decision tree . Klasifikasi yang dimaksud yaitu kesesuaian aktivitas fisik
dalam  memenuhi  guideline  dari  WHO. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa algoritma machine learning decision tree dapat mengklasifikasi kesesuaian aktivitas  fisik  sesuai  dengan  pedoman dari  WHO. Decision  tree memiliki akurasi yang cukup baik dalam mengklasifikasi aktivitas fisik pada anak usia dini, berbasis data kuesioner dengan performa  akurasi  90%.  Hasil  penelitian ini sejalan dengan penelitian terdahulu di mana algoritma machine learning decision tree berguna untuk memprediksi  klasifikasi  aktif  dan  tidak aktif  usia  remaja  dengan  akurasi  antara 70% sampai 81% (Aznar et al., 2018) . Pada  penelitian  lain,  algoritma decision  tree juga  digunakan  untuk mengklasifikasi postur dan aktivitas fisik melalui  analisis  aktivitas  duduk,  berdiri, berjalan,  bersepeda  dan  menaiki  tangga di  mana  performa  akurasi machine learning  decision  tree mencapai  hampir 90% (Zhang et  al.,  2013) . Sementara itu penelitian  lain  yang  mengklasifikasi aktivitas fisik keseharian manusia seperti
A. F. Ramdhan, A. Suherman, Jajat, K. Sultoni, I. Damayanti & Y. Ruhayati , Kepatuhan terhadap Pedoman Aktivitas Fisik WHO pada Anak Usia Dini : Evaluasi dengan Metode Machine learning
duduk,  berdiri,  berjalan,  dan  berdiri dengan menggunakan algoritma machine learning  decision  tree dan naïve  bayes menunjukkan  performa  akurasi  89,5% sampai 99,9% (Maswadi, 2021) . Artinya bahwa  kemampuan machine  learning dalam  mengklasifikasi  aktivitas  fisik dapat  diandalkan  meskipun  memiliki performa akurasi yang berbeda-beda.
Variabel atau atribut untuk menganalisis kesesuaian klasifikasi aktivitas  fisik  dan  perilaku  sedentari WHO  yaitu  gender,  tempat  tinggal, waktu  aktivitas  fisik,  waktu  bermain, waktu  duduk, dan waktu tidur anak usia dini. Hasil analisis sebagaimana ditunjukkan pada pohon  keputusan yang dihasilkan  waktu  aktivitas  fisik,  waktu tidur  dan  waktu  bermain  anak  usia  dini menjadi  faktor  penentu decision  tree dalam mengklasifikasi kesesuaian
dengan rekomendasi dari WHO.
Sebagaimana  rekomendasi  dari  WHO untuk anak usia 3 sampai 4 tahun, untuk aktivitas  fisik  termasuk  bermain  di  luar rumah setidaknya 180 menit per-hari (60 menit  diantaranya  aktivitas  vigorous), aktivitas  sedentary  screen  time  tidak lebih  dari  60  menit  per-hari,  dan  waktu tidur  antara  10-13  jam  per-hari (World Health  Organization,  2021) .  Dalam  hal ini,  waktu  duduk  atau screen  time activity tidak menjadi salah satu indikator  yang  muncul  pada  pohon keputusan.  Analisis  lebih  mendalam terkait  hal  ini  diperlukan  untuk  kajian berikutnya.  Namun  demikian  setidaknya penelitian  ini  membuktikan  bahwa algoritma  machine  learning  decision tree dapat  mengklasifikasi  kesesuaian aktivitas  fisik  dan  perilaku  sedentari anak usia dini sesuai dengan rekomendasi dari WHO.
Penelitian  lebih  lanjut  diperlukan untuk kajian yang sama dengan mempertimbangkan metode atau algoritma lainnya pada machine learning .  Sebagaimana  beberapa  hasil penelitian  lainnya  yang  menemukan bahwa Support Vector Machines (Alsareii,  2022; Sheng,  2020; Mesanza et  al.,  2020) , K-Nearest  Neighbour dan Artificial  Neural  Networks (Mesanza  et al.,  2020) yang  merupakan  bagian  dari algoritma machine  learning memiliki performa  akurasi  yang  baik  dalam mengklasifikasi aktivitas fisik. Pengujian dengan  menggunakan  algoritma  lainnya diharapkan  dapat  menemukan  yang paling  cocok  dalam  mengklasifikasi aktivitas  fisik  sesuai  rekomendasi  WHO pada  anak  usia  dini,  berbasis  data kuesioner.  Selain  penggunaan  model algoritma, jumlah dataset yang digunakan  juga  menjadi  pertimbangan untuk  penelitian  lebih  lanjut.  Jumlah dataset  dapat  menjadi  salah  satu  yang juga  mempengaruhi  performa  tingkat akurasi  suatu  model  algoritma  yang digunakan.

## SIMPULAN DAN SARAN
Metode machine  learning algoritma decision tree berguna untuk
mengklasifikasi kesesuaian aktivitas fisik  anak  usia  dini  sebagaimana direkomendasikan WHO dengan performa  akurasi  90%.  Variabel  atribut utama  yang  dihasilkan  oleh  pohon keputusan untuk
mengklasifikasi kesesuaian  rekomendasi  aktivitas  fisik WHO  yaitu  waktu  aktivitas  fisik,  waktu tidur  dan  waktu  bermain  anak  usia  dini yang  dilaporkan  oleh  orang  tua  melalui kuesioner.  Hasil  ini  memberikan  bukti bahwa metode machine learning memiliki kemampuan untuk
mengklasifikasi aktivitas fisik dari
berbagai  sumber  data  dan  instrumen yang  berbeda-beda,  sepanjang  data tersebut sesuai dengan kebutuhan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Al Sagr, N. A., & Al Sagr, A. N. (2020).
The  effect  of  electronics  on  the growth  and  development  of  young children :  A  Narrative  Review.
Journal  of  Health  Informatics  in Developing  Countries , 14 (1),  1–13. https://jhidc.org/index.php/jhidc/arti cle/view/250
Alsareii,  S.  A.,  Awais,  M.,  Alamri,  A. M.,  AlAsmari,  M.  Y.,  Irfan,  M., Aslam,  N.,  &  Raza,  M.  (2022).
Physical  activity  monitoring  and classification using machine learning techniques. Life , 12 (8),
1103.
https://doi.org/10.3390/life1208110
3
Aznar,  S.,  Queralt,  A.,  García-Massó, X.,  Villarrasa-Sapiña,  I.,  &  Molina- García,  J.  (2018).  Multifactorial combinations  predicting  active  vs inactive  stages  of  change  for physical  activity  in  adolescents considering  built  environment  and psychosocial factors: a classification tree  approach. Health  &  Place , 53 , 150-154.
https://doi.org/10.1016/j.healthplace
.2018.08.001
Batta,  M.  (2018). Machine  learning Algorithms - A Review. International Journal of Science and Research  (IJSR) , 18 (8),  381–386.
https://doi.org/10.21275/ART20203
995
Biddle,  S.  J.  H.,  Gorely,  T.,  &  Stensel, D.  J.  (2004).  Health-enhancing
physical  activity  and  sedentary behaviour in children and adolescents. Journal  of Sports Sciences , 22 (8), 679–701. https://doi.org/10.1080/0264041041 0001712412 Christensen,  R.,  &  Knezek,  G.  (2002). Assessing the Impact of Technology in  Education. Computers  in  the Schools , 18 (2), 5–25. https://doi.org/10.1300/J025v18n02 Garcia-Chimeno,  Y.,  Garcia-Zapirain, B., Gomez-Beldarrain, M., Fernandez-Ruanova,  B.,  &  Garcia- Monco,  J.  C.  (2017).  Automatic migraine  classification  via  feature selection  committee  and machine learning techniques  over  imaging and questionnaire data. BMC Medical  Informatics  and  Decision Making , 17 (1), 1–10. https://doi.org/10.1186/s12911-017- 0434-4 Hatch,  K.  E.  (2011).  Determining  the Effects  of  Technology  on  Children" Senior Honors Projects. The University of Rhode Island . Horvitz,  E.,  &  Mulligan,  D.  (2015). Machine learning : Trends,perspectives,  and  prospects. Science , 349 (6245), 253–255.
https://doi.org/10.1126/science.aaa8 415 Kale,  D.  C.,  &  Rey,  M.  Del.  (2017).  T
He  E  Ffectiveness  of  T  Ransfer  L Earning. Iclr2018 , 5 (May), 1–4.
Lamb,  K.  L.,  &  Brodie,  D.  A.  (1990). The Assessment of Physical Activity  by  Leisure-Time  Physical Activity Questionnaires. Sports Medicine , 10 (3), 159–180. https://doi.org/10.2165/00007256-
199010030-00003
Lima,  A.  N.,  Philot,  E.  A.,  Trossini,  G.
H. G., Scott, L. P. B., Maltarollo, V. G., & Honorio, K. M. (2016). Use of machine  learning approaches  for novel drug discovery. Expert Opinion  on  Drug  Discovery , 11 (3), 225–239. https://doi.org/10.1517/17460441.20 16.1146250 Maswadi,  K.,  Ghani,  N.  A.,  Hamid,  S., &  Rasheed,  M.  B.  (2021).  Human activity classification using Decision Tree and Naive Bayes classifiers. Multimedia  Tools  and Applications , 80 , 21709-21726. https://doi.org/10.1007/s11042-020-
10447-x
Mesanza,  A.  B.,  Lucas,  S.,  Zubizarreta, A.,  Cabanes,  I.,  Portillo,  E.,  & Rodriguez-Larrad,  A.  (2020).  A
machine learning approach to perform physical activity classification  using  a  sensorized crutch  tip. IEEE  Access , 8 ,  210023-
210034.
https://doi.org/10.1109/ ACCESS.20
20.3039885 Mirza,  R.  (2017).  Memaksimalkan Dukungan Keluarga Guna Meningkatkan Kualitas Hidup Pasien  Diabetes  Mellitus. Jurnal JUMANTIK , 2 (2), 12–30. http://dx.doi.org/10.30829/jumantik.
v2i2.1122
Okely, A. D., Kariippanon, K. E., Guan,
H., Taylor, E. K., Suesse, T., Cross,
P.  L.,  &  Draper,  C.  E.  (2021). Global effect of COVID-19
pandemic  on  physical  activity, sedentary  behaviour  and  sleep among  3-to  5-year-old  children:  a longitudinal  study  of  14  countries. BMC  Public  Health,  21,  1-15.
https://doi.org/10.1186/s12889-021- 10852-3
Sheng,  B.,  Moosman,  O.  M.,  Del  Pozo- Cruz,  B.,  Del  Pozo-Cruz,  J., Alfonso-Rosa,  R.  M.,  &  Zhang,  Y. (2020).  A  comparison  of  different machine  learning algorithms,  types and  placements  o f  activity  monitors for physical activity classification. Measurement , 154 ,
107480.
https://doi.org/10.1016/j.measureme nt.2020.107480
WHO,  Phisical  Activity .  (2022).  WHO. https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/physical-
activity
World  Health  Organization.  (2021).
Standards for healthy eating, physical activity, sedentary behaviour  and  sleep  in  early childhood education and care settings:  a  toolkit .  Geneva:  World Health Organization; 2021. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO Yati,  R.  (2023). Survei  APJII  Pengguna Internet  di  Indonesia .  Bisnis.Com. https://teknologi.bisnis.com/read/20 230308/101/1635219/survei-apjii- pengguna-internet-di-indonesia- tembus-215-juta-orang
Zhang,  T.,  Fulk,  G.  D.,  Tang,  W.,  & Sazonov,  E.  S.  (2013).  Using decision  trees  to  measure  activities in  people  with  stroke.  In 2013  35th Annual  International  Conference  of the  IEEE  Engineering  in  Medicine and  Biology  Society  (EMBC) (pp. 6337-6340). IEEE. https://doi.org/10.1109/EMBC.2013 .6611003